精度を保証する人工知能計測介入型のバイオラマン分光計測の創出

• 研究課題/領域番号: 25K02232
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分43040:生物物理学関連
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 小松崎 民樹 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (30270549)
• 研究分担者: 本多 淳也 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (10712391) ; 田畑 公次 北海道大学, 電子科学研究所, 准教授 (20814445) ; 熊本 康昭 大阪大学, 先導的学際研究機構, 准教授 (30611727)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
• キーワード: 情報計測 / ラマン分光法 / 多腕バンディット問題 / 強化学習 / 計測介入型人工知能

研究開始時の研究の概要

近年、人工知能のデジタルトランスフォーメーションによる様々な効率化が化学、生物学、
計測工学において導入されて分光計測の在り方が変化しつつある。本研究課題では、計測と同時にオンラインで情報解析し最適な計測条件を装置にフィードバックし、数学的に精度を担保した汎用な迅速ラマン分光計測技術を創出する。申請者らが開発してきたon-the-flyラマン計測手法に立脚し、計測時間のあいだに動的に変動する動的試料へと従来法を普遍化し、細胞の薬物動態などの飛躍的な迅速計測を目指す。